Perbezaan Antara Pembelajaran Python dan R Mesin

Pembelajaran mesin adalah tentang mengekstrak pengetahuan dari data dan aplikasinya, dalam beberapa tahun kebelakangan ini, telah menjadi di mana-mana dalam kehidupan seharian. Teknik pembelajaran mesin sedang digunakan untuk pelbagai aplikasi. Dari cadangan filem ke makanan apa yang hendak dipesan atau produk apa yang hendak dibeli, untuk mengenali rakan anda dalam gambar, banyak laman web dan aplikasi mempunyai algoritma pembelajaran mesin di terasnya. Lihat laman web yang kompleks seperti Amazon, Facebook, atau Netflix, anda mungkin mendapati setiap bahagian laman web yang mengandungi pelbagai model pembelajaran mesin. Python telah menjadi standard de facto untuk banyak aplikasi sains data yang menggabungkan kekuatan bahasa pengaturcaraan umum dengan fleksibilitas bahasa skrip khusus domain seperti R. Walau bagaimanapun, R tidak terlalu cepat dan kod tersebut kurang ditulis dan lambat kecuali ia terdiri daripada perpustakaan statistik yang sangat baik berbanding dengan Python. Begitu juga anda menggunakan Python atau R untuk pembelajaran mesin?

Apa itu Python?

Python adalah salah satu bahasa pengaturcaraan umum yang paling popular untuk sains data dalam penggunaan yang meluas. Jadi, ia menikmati sejumlah besar perpustakaan tambahan berguna yang dibangunkan oleh komuniti yang hebat. Python menggabungkan kuasa bahasa pengaturcaraan umum dengan penggunaan bahasa skrip khusus domain seperti R atau MATLAB. Ia mempunyai perpustakaan untuk visualisasi, pemuatan data, statistik, pemprosesan bahasa semula jadi, pemprosesan imej, dan banyak lagi. Ia menyediakan para saintis data dengan pelbagai kegunaan umum dan tujuan khas. Selama bertahun-tahun, Python telah menjadi standard de facto untuk banyak aplikasi sains data. Sebagai bahasa pengaturcaraan umum, Python juga membolehkan penciptaan Antara muka Pengguna Grafis yang kompleks (GUI) dan perkhidmatan web, dan untuk integrasi ke dalam sistem sedia ada.

Apa itu R?

R adalah bahasa pengaturcaraan yang kuat dan sumber terbuka dan cabang dari bahasa pengaturcaraan yang dipanggil S.R adalah persekitaran perisian yang dibangunkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dari University Of Auckland, New Zealand. Walaupun, R pada mulanya dibangunkan untuk dan oleh ahli statistik, kini bahasa de facto standard untuk pengkomputeran statistik. Analisis data dilakukan dalam R dengan menulis skrip dan fungsi dalam bahasa pengaturcaraan R. Bahasa tersebut menyediakan objek, pengendali, dan fungsi yang menjadikan proses meneroka, memodelkan, dan memvisualisasikan data secara semula jadi. Data saintis, penganalisis dan ahli statistik sama ada menggunakan R untuk analisis statistik, pemodelan ramalan, dan visualisasi data. Terdapat banyak jenis model dalam R yang merangkumi keseluruhan ekosistem pembelajaran mesin secara umum.

Perbezaan antara Pembelajaran Python dan R Mesin

1. Asas-asas Pembelajaran Python dan R Mesin

- Python adalah salah satu bahasa pengaturcaraan umum yang paling popular untuk sains data yang menggabungkan kekuatan bahasa pengaturcaraan umum dengan penggunaan bahasa skrip khusus domain seperti R atau MATLAB. R adalah bahasa pengaturcaraan yang kuat, sumber terbuka dan cabang bahasa pengaturcaraan yang dipanggil S. R pada mulanya dibangunkan untuk dan oleh ahli statistik, tetapi kini bahasa piawai de facto untuk pengkomputeran statistik. Analisis data dilakukan dalam R dengan menulis skrip dan fungsi dalam bahasa pengaturcaraan R.

2. Pakej & Perpustakaan

- Kedua-dua Python dan R mempunyai ekosistem yang kuat bagi alat dan perpustakaan sumber terbuka. Walau bagaimanapun, R mempunyai lebih banyak pakej yang berbeza untuk meningkatkan prestasinya termasuk pakej add-on bernama Nnet yang membolehkan anda membuat model rangkaian saraf. Pakej Caret masih merupakan satu lagi rangka kerja komprehensif yang menggalakkan keupayaan pembelajaran mesin R. Python, sebaliknya, tertumpu kepada pembelajaran mesin dan mempunyai perpustakaan untuk memuatkan data, visualisasi, statistik, pemprosesan bahasa semula jadi, pemprosesan imej dan banyak lagi. PyBrain adalah perpustakaan rangkaian saraf Python yang menawarkan algoritma yang fleksibel dan mudah digunakan untuk pembelajaran mesin. Perpustakaan Python yang popular termasuk NumPy dan SciPy, yang merupakan pakej asas bagi pengkomputeran saintifik dengan Python.

3. Kemudahan Pembelajaran

- Python sudah diketahui dengan kesederhanaannya dalam ekosistem pembelajaran mesin, yang menjadikannya pilihan utama bagi penganalisis data. Salah satu kelebihan utama menggunakan Python ialah keupayaannya untuk berinteraksi dengan kod itu, menggunakan terminal atau alat lain seperti Jupiter Notebook. R, sebaliknya, lebih popular dalam sains data yang agak mencabar untuk belajar. R mempunyai lengkung pembelajaran yang curam dan sangat sukar untuk menguasai daripada Python. Kod Python lebih mudah untuk menulis dan mengekalkan dan mereka lebih kuat daripada R. Setiap pakej dalam R memerlukan sedikit pemahaman terlebih dahulu sebelum keluar semua.

4. Fleksibiliti

- Apa yang menjadikan Python sebagai pilihan yang lebih baik untuk pembelajaran mesin adalah fleksibiliti untuk kegunaan pengeluaran. Dan ia pantas, ringan, dan berkuasa. Python adalah bahasa tujuan umum dengan sintaks yang boleh dibaca yang memberikan anda fleksibiliti yang hebat. Dengan alat dan pustaka yang betul, Python boleh digunakan untuk membina hampir apa-apa dan penghias membuat anda hampir tidak terbatas. R, sebaliknya, adalah bahasa standard de facto untuk pengkomputeran statistik dan ia sumber terbuka yang bermaksud kod sumber dibuka untuk pemeriksaan dan pengubahsuaian kepada sesiapa yang tahu bagaimana kaedah dan algoritma berfungsi di bawah tudung.

Python vs R: Carta Perbandingan

Ringkasan Latihan Python ayat R Mesin

Kedua-dua Python dan R mempunyai ekosistem yang kuat bagi alat dan perpustakaan sumber terbuka. Walau bagaimanapun, R mempunyai lebih banyak pakej yang berbeza untuk meningkatkan prestasinya tetapi Python lebih kuat, kuat daripada R yang menjadikannya sesuai untuk membina aplikasi peringkat perusahaan. Kelajuan dan kelenturan Python membolehkannya mengungguli bahasa dan rangka kerja lain. Walau bagaimanapun, R tidak begitu cepat dan kod itu ditulis dengan buruk dan ia dicipta untuk para saintis data dalam fikiran, bukan komputer, yang menjadikan R agak perlahan daripada bahasa pengaturcaraan lain termasuk Python. Singkatnya, Python lebih baik pada pembelajaran mesin manakala R menawarkan komuniti yang hebat untuk penerokaan dan pembelajaran data.